🧮group_by()：分组操作的基础

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group_by() 用于为数据添加分组信息，本身不修改数据内容，但后续的 summarise()、mutate()、filter() 等操作将基于这些分组分别执行。它是 dplyr 工作流的核心。

1. 函数原型

参数
说明
.data
输入的数据框或 tibble
...
要分组的列（一个或多个变量名或表达式）
.add
是否在已有分组基础上添加新分组（TRUE／FALSE）

2. 示例数据

3. 核心用法

3.1 按单列分组并汇总

说明：对每个 group 计算 score 平均值，最后用 .groups = "drop" 取消分组。

3.2 按多列分组

说明：先按 group 再按 gender 分组，两变量联合分组后分别计算均值。

3.3 组内排名

说明：对每个 group 内的 score 从大到小排名。

4. .groups 参数（仅在 summarise() 中）

值
含义
"drop"
汇总后取消所有分组（最常用）
"drop_last"
只去掉最内层分组，保留上层分组
"keep"
保留全部分组，用于后续分组操作
"rowwise"
按行处理（与 rowwise() 结合使用）

5. 进阶技巧

  • 查看当前分组：group_vars(df %>% group_by(...))
  • 取消分组：使用 ungroup()
  • 嵌套分组：.add = TRUE 在已有分组上添加新的分组变量
  • 过滤组：filter() 在分组上下文中可搭配 n()、mean() 等使用
总结
  • group_by() 只是“打标签”，不会修改数据；
  • 后续的 summarise()、mutate() 等操作会自动按标签分组计算；
  • 合理使用 .groups 参数可控制分组生命周期；
  • 与 ungroup()、filter()、arrange() 等组合，构建高效的数据处理流水线。
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